Unity C# 影响性能的坑点
c++用的时间长了怕unity的坑忘了,记录一下。
-
GetComponent最好使用GetComponent<T>()的形式,
-
继承自Monobehaviour的函数要避免空的Awake()、Start()、Update()、FixedUpdate().这些空回调会造成性能浪费
-
GetComponent方法最好避免在Update当中使用,这个组件底层的实现是遍历所有组件,如果挂的组件比较多的时候会消耗内存空间。最好是在初始化的时候缓存一下
-
尽量避免运行时候改变Transform的父节点。这块占开销比较大,通过GameObject.Instantiate(parent)当中直接设置Parent效率会比运行时候改parent效率高。
-
避免运行时候使用Find和Unity当中SendMessage方法
GameObject.Find底层实现方法是遍历,开销非常大,只适用于场景当中只有非常少的情况。
-
公共数据、配置表用Unity自带的ScriptableObject实现比较好,会减少序列化、反序列化的时间。
-
enum、Struct作为字典key值产生GC,需要实现IEqualityComparer<T>()方法
相关文章:
Unity C# 影响性能的坑点
c用的时间长了怕unity的坑忘了,记录一下。 GetComponent最好使用GetComponent<T>()的形式, 继承自Monobehaviour的函数要避免空的Awake()、Start()、Update()、FixedUpdate().这些空回调会造成性能浪费 GetComponent方法最好避免在Update当中使用…...
工作学习:切换git账号
概括 最近工作用的git账号下发下来了,需要切换一下使用的账号。因为是第一次弄,不熟悉,现在记录一下。 打开设置 路径–git—git remotes,我这里选择项是Manage Remotes,点进去就可以了。 之后会出现一个输入框&am…...
量化交易系统开发-实时行情自动化交易-8.量化交易服务平台(一)
19年创业做过一年的量化交易但没有成功,作为交易系统的开发人员积累了一些经验,最近想重新研究交易系统,一边整理一边写出来一些思考供大家参考,也希望跟做量化的朋友有更多的交流和合作。 接下来会对于收集整理的33个量化交易服…...
Scala习题
姓名,语文,数学,英语 张伟,87,92,88 李娜,90,85,95 王强,78,90,82 赵敏,92,88,91 孙涛,…...
结构方程模型(SEM)入门到精通:lavaan VS piecewiseSEM、全局估计/局域估计;潜变量分析、复合变量分析、贝叶斯SEM在生态学领域应用
目录 第一章 夯实基础 R/Rstudio简介及入门 第二章 结构方程模型(SEM)介绍 第三章 R语言SEM分析入门:lavaan VS piecewiseSEM 第四章 SEM全局估计(lavaan)在生态学领域高阶应用 第五章 SEM潜变量分析在生态学领域…...
OpenCV图像基础处理:通道分离与灰度转换
在计算机视觉处理中,理解图像的颜色通道和灰度表示是非常重要的基础知识。今天我们通过Python和OpenCV来探索图像的基本组成。 ## 1. 图像的基本组成 在数字图像处理中,彩色图像通常由三个基本颜色通道组成: - 蓝色(Blue&#x…...
C++ 类和对象(类型转换、static成员)
目录 一、前言 二、正文 1.隐式类型转换 1.1隐式类型转换的使用 2.static成员 2.1 static 成员的使用 2.1.1static修辞成员变量 2.1.2 static修辞成员函数 三、结语 一、前言 大家好,我们又见面了。昨天我们已经分享了初始化列表:https://blog.c…...
【网络安全设备系列】12、态势感知
0x00 定义: 态势感知(Situation Awareness,SA)能够检测出超过20大类的云上安全风险,包括DDoS攻击、暴力破解、Web攻击、后门木马、僵尸主机、异常行为、漏洞攻击、命令与控制等。利用大数据分析技术,态势感…...
Linux介绍与安装指南:从入门到精通
1. Linux简介 1.1 什么是Linux? Linux是一种基于Unix的操作系统,由Linus Torvalds于1991年首次发布。Linux的核心(Kernel)是开源的,允许任何人自由使用、修改和分发。Linux操作系统通常包括Linux内核、GNU工具集、图…...
BGE-M3模型结合Milvus向量数据库强强联合实现混合检索
在基于生成式人工智能的应用开发中,通过关键词或语义匹配的方式对用户提问意图进行识别是一个很重要的步骤,因为识别的精准与否会影响后续大语言模型能否检索出合适的内容作为推理的上下文信息(或选择合适的工具)以给出用户最符合…...
鸿蒙NEXT开发案例:文字转拼音
【引言】 在鸿蒙NEXT开发中,文字转拼音是一个常见的需求,本文将介绍如何利用鸿蒙系统和pinyin-pro库实现文字转拼音的功能。 【环境准备】 • 操作系统:Windows 10 • 开发工具:DevEco Studio NEXT Beta1 Build Version: 5.0.…...
CTF之密码学(栅栏加密)
栅栏密码是古典密码的一种,其原理是将一组要加密的明文划分为n个一组(n通常根据加密需求确定,且一般不会太大,以保证密码的复杂性和安全性),然后取每个组的第一个字符(有时也涉及取其他位置的字…...
修改插槽样式,el-input 插槽 append 的样式
需缩少插槽 append 的 宽度 方法1、使用内联样式直接修改,指定 width 为 30px <el-input v-model"props.applyBasicInfo.outerApplyId" :disabled"props.operateCommandType input-modify"><template #append><el-button click…...
UPLOAD LABS | PASS 01 - 绕过前端 JS 限制
关注这个靶场的其它相关笔记:UPLOAD LABS —— 靶场笔记合集-CSDN博客 0x01:过关流程 本关的目标是上传一个 WebShell 到目标服务器上,并成功访问: 我们直接尝试上传后缀为 .php 的一句话木马: 如上,靶场弹…...
【css实现收货地址下边的平行四边形彩色线条】
废话不多说,直接上代码: <div class"address-block" ><!-- 其他内容... --><div class"checked-ar"></div> </div> .address-block{height:120px;position: relative;overflow: hidden;width: 500p…...
缓存方案分享
不知道大家平常更新缓存是怎么做的,但是大部分时候都是更新数据的同时更新缓存,今天和同事一起聊到一个缓存方案的问题,感觉很有趣、非常精妙,记录一下。 基于此本文将介绍几种常见的缓存更新策略,包括简单的缓存覆盖…...
第四十篇 DDP模型并行
摘要 分布式数据并行(DDP)技术是深度学习领域中的一项重要技术,它通过将数据和计算任务分布在多个计算节点上,实现了大规模模型的并行训练。 DDP技术的基本原理是将数据和模型参数分割成多个部分,每个部分由一个计算节点负责处理。在训练过程中,每个节点独立计算梯度,…...
软件测试面试之常规问题
1.描述一下测试过程 类似题目:测试的生命周期 思路:这是一个“范围”很大的题目,而且回答时间一般在3分钟之内,不可能非常详细的描述整个过程,因此答题的思路要从整体结构入手,不要过细。为了保证答案的准确性,可以引…...
《图像形态学运算全解析:原理、语法及示例展示》
简介: 本文详细介绍了图像形态学中的多种运算,包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度运算、礼帽运算以及黑帽运算。分别阐述了各运算的原理、语法格式,并通过 Python 代码结合具体示例图片(如erode.JPG、dilate.JPG、close.…...
双十一线上服务调用链路追踪SkyWalking实战分析
序言 随着电商行业的飞速发展,双十一购物节已成为全球最大的购物狂欢节之一。在双十一期间,电商平台需要处理海量的用户请求和订单,这对系统的稳定性和性能提出了极高的要求。为了确保系统在高并发环境下的稳定运行,对线上服务的…...
Flask RESTful 示例
目录 1. 环境准备2. 安装依赖3. 修改main.py4. 运行应用5. API使用示例获取所有任务获取单个任务创建新任务更新任务删除任务 中文乱码问题: 下面创建一个简单的Flask RESTful API示例。首先,我们需要创建环境,安装必要的依赖,然后…...
VB.net复制Ntag213卡写入UID
本示例使用的发卡器:https://item.taobao.com/item.htm?ftt&id615391857885 一、读取旧Ntag卡的UID和数据 Private Sub Button15_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button15.Click轻松读卡技术支持:网站:Dim i, j As IntegerDim cardidhex, …...
NLP学习路线图(二十三):长短期记忆网络(LSTM)
在自然语言处理(NLP)领域,我们时刻面临着处理序列数据的核心挑战。无论是理解句子的结构、分析文本的情感,还是实现语言的翻译,都需要模型能够捕捉词语之间依时序产生的复杂依赖关系。传统的神经网络结构在处理这种序列依赖时显得力不从心,而循环神经网络(RNN) 曾被视为…...
Android Bitmap治理全解析:从加载优化到泄漏防控的全生命周期管理
引言 Bitmap(位图)是Android应用内存占用的“头号杀手”。一张1080P(1920x1080)的图片以ARGB_8888格式加载时,内存占用高达8MB(192010804字节)。据统计,超过60%的应用OOM崩溃与Bitm…...
毫米波雷达基础理论(3D+4D)
3D、4D毫米波雷达基础知识及厂商选型 PreView : https://mp.weixin.qq.com/s/bQkju4r6med7I3TBGJI_bQ 1. FMCW毫米波雷达基础知识 主要参考博文: 一文入门汽车毫米波雷达基本原理 :https://mp.weixin.qq.com/s/_EN7A5lKcz2Eh8dLnjE19w 毫米波雷达基础…...
深度学习之模型压缩三驾马车:模型剪枝、模型量化、知识蒸馏
一、引言 在深度学习中,我们训练出的神经网络往往非常庞大(比如像 ResNet、YOLOv8、Vision Transformer),虽然精度很高,但“太重”了,运行起来很慢,占用内存大,不适合部署到手机、摄…...
离线语音识别方案分析
随着人工智能技术的不断发展,语音识别技术也得到了广泛的应用,从智能家居到车载系统,语音识别正在改变我们与设备的交互方式。尤其是离线语音识别,由于其在没有网络连接的情况下仍然能提供稳定、准确的语音处理能力,广…...
图解JavaScript原型:原型链及其分析 | JavaScript图解
忽略该图的细节(如内存地址值没有用二进制) 以下是对该图进一步的理解和总结 1. JS 对象概念的辨析 对象是什么:保存在堆中一块区域,同时在栈中有一块区域保存其在堆中的地址(也就是我们通常说的该变量指向谁&…...
数据分析六部曲?
引言 上一章我们说到了数据分析六部曲,何谓六部曲呢? 其实啊,数据分析没那么难,只要掌握了下面这六个步骤,也就是数据分析六部曲,就算你是个啥都不懂的小白,也能慢慢上手做数据分析啦。 第一…...
如何做好一份技术文档?从规划到实践的完整指南
如何做好一份技术文档?从规划到实践的完整指南 🌟 嗨,我是IRpickstars! 🌌 总有一行代码,能点亮万千星辰。 🔍 在技术的宇宙中,我愿做永不停歇的探索者。 ✨ 用代码丈量世界&…...
